PIKE-RAG 项目安装与配置指南

PIKE-RAG 项目安装与配置指南

PIKE-RAG PIKE-RAG: sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PIKE-RAG

1. 项目基础介绍

PIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）是一个由微软开源的，专注于提取、理解和应用领域特定知识，并在构建连贯推理逻辑的同时引导大型语言模型（LLM）走向准确响应的项目。该项目的主要编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 知识提取与检索：PIKE-RAG 使用先进的知识提取和检索技术，支持从专业语料库中提取深层的领域特定知识。
• 上下文感知分割：在知识提取过程中，使用上下文感知分割技术来保持语义连贯性，提高检索效率。
• 自动术语标签对齐：通过自动术语标签对齐技术，改善知识检索的准确性。
• 多粒度知识提取：采用多粒度知识提取方法，增强事实信息检索能力。
• 推理逻辑构建：项目支持构建知识中心的推理逻辑，用于处理复杂的任务。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境和工具：

• Python 3.7 或更高版本
• pip（Python 包管理器）
• git（版本控制系统）

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行，执行以下命令以克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/microsoft/PIKE-RAG.git
   cd PIKE-RAG
   

2. 安装依赖

   在项目根目录下，使用 pip 安装项目所需的依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置环境变量

   创建一个 .env 文件，并保存您的端点信息（以及可能需要的其他环境变量）。例如：

   ENDPOINT_URL="http://your-endpoint-url.com"
   OTHER_VARIABLE="value"
   

4. 修改配置文件

   根据需要，修改 yaml 配置文件。这些文件通常位于项目的 config 目录下。

5. 运行示例脚本

   在 examples 目录下，可以找到一些示例脚本。尝试运行这些脚本来了解项目的基本用法。

   python example_script.py
   

6. 构建自己的管道

   根据需要，您可以构建自己的管道，或者添加自定义的组件。

以上步骤即为PIKE-RAG项目的安装和配置指南，按照这些步骤操作，即使是编程小白也可以顺利完成安装。

PIKE-RAG PIKE-RAG: sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PIKE-RAG